大数据时代，多源数据融合技术在深度挖掘数据潜在价值、优化档案数据治理流程上具有重要价值。档案作为历史记录、文化传承与政务管理的核心载体，其数据来源已从传统纸质档案数字化拓展至政务系统、社交媒体、传感器等多元渠道，形成了文本、图像、音频、视频等多类型、异构化的数据集群。然而，这些数据往往存在格式不统一、信息碎片化、关联度低等问题，导致档案数据的利用效率受限，难以充分发挥其在历史研究、政务决策、文化传播中的核心作用。多源数据融合技术通过系统化的流程设计、多样化的策略选择及前沿化的技术支撑，能够有效打破档案数据的“信息孤岛”，实现数据的整合、清洗与优化，为档案数据治理提供从数据采集到价值应用的全链路解决方案，推动档案管理从“被动存储”向“主动服务”转型。

一、多源档案数据融合流程

数据融合是一个极为复杂的问题，其关键在于模式的匹配、实体的对准、冲突的消解、关系的推理以及实体的融合。融合过程从模式匹配开始，建立多源异质数据之间的属性映射关系，保证属性之间的精确对应 —— 例如在政务档案融合中，需将不同部门系统中的 “居民身份证号”“统一社会信用代码” 等核心属性建立唯一映射，避免属性错位。

完成模式匹配后，根据匹配结果进行实体对齐，将分散在不同位置的同一个实体记录连接起来，以保证数据的一致性。比如某企业的注册档案、税务档案、社保档案，需通过 “企业名称 + 统一社会信用代码” 双重标识，将分散在政务各系统中的记录对齐为同一实体。

实体对齐过程中，需重点解决数据冲突问题，可采用 “优先级规则”（如政务系统数据优先级高于社交媒体数据）、“统计法”（取多源数据中出现频次最高的数值）、“机器学习法”（基于历史标注数据训练冲突判断模型）等方法，确保融合数据的可靠性。

关联推理环节通过挖掘数据间的隐性关联（如某历史事件的文献记录与同期新闻报道、影像资料的时间 / 地点关联），加深对数据结构的认识；最终实现对多源数据的集成处理，提炼出内容丰富、统一、准确的数据集合，为后续的分析和应用打下良好基础。

二、多源档案数据融合策略

1.直接融合

在多源档案数据融合策略中，直接融合是一种基础且直观的方法，其核心是将不同渠道、不同格式的档案数据直接整合成一个综合数据集。这种方法通过补充和充实同一文件中的事物或其属性，构建综合性、丰富性的数据源。为确保数据一致性和可比性，常采用线性加权法（对不同来源数据赋予权重后计算均值）、最大值法（选取多源数据中最完整的记录）等简单数据处理方法。

然而，直接融合技术虽具有直观、易实施的优点，且在处理海量、多样化文档数据方面表现出高效、可操作的优势，但由于缺乏深度挖掘与分析，易产生冗余或无用信息（如重复的文献摘录），忽视数据间的内在关系与隐含规则（如文本记录与照片的时间关联性），从而影响数据集质量和精度。因此，在应用直接融合方法时，需谨慎筛选数据源和数据类型（优先选择权威渠道数据），并结合数据清洗（删除重复数据）、转换（统一日期格式）、关联（标注数据间显性关联）等治理策略和技术手段，提升数据集质量和可用性。

2.特征融合

特征融合通过精细提取、分类、聚合多源信息的核心特征，建立更完整、更深层的多源数据集。该方法的关键是特征抽取 —— 提取的特征需同时满足 “准确表达原信息”和 “适配融合需求”，这对融合效果和实际应用有着重要影响。但是，由于多源异构数据在表达与分布上的特殊性，使得多源异构数据在特征变换中存在灵活性不足的问题，且易因特征提取算法的局限性损失重要信息或产生噪声。对此，可通过 “特征筛选”（保留与融合目标相关度高的特征）、“特征标准化”（将不同类型特征转换为统一维度）等方法优化，提升特征融合效果。

3.决策融合

决策融合是一种新兴的数据处理手段，其核心是针对不同类型的多源数据，分别从不同的角度对数据进行自主决策，并在决策层次上对不同类型的数据进行融合，以保证决策的有效性和准确性。在实际的文档数据治理中，决策融合策略具有明显的优越性。以情绪辨识为研究对象，拟利用 LSTM模型（长短时记忆网络）来捕获文本中的时间相关性。针对语音数据，采用隐马尔可夫模型对语音信号时变特征进行建模。而在图像数据方面，由于支持向量机（SVM）具有优良的分类性能，是一种理想的方法。通过为不同模态的数据选择最适合的模型，决策融合策略不仅提升了单个模型的决策准确性，还在决策融合阶段实现了信息的有效整合，从而形成了更为全面、深入的决策结果。

4.模型融合

模型融合策略是应对复杂数据融合需求的创新方法，其核心在于对现有模型进行深度加工与改造，通过融合多个模型的功能与优势，以满足特定场景下的实际需求。

在档案数据治理领域，利用卷积神经网络与循环神经网络相结合的方法，不仅可以有效地提取数据的空间特性，还可以对时间序列进行分析，从而达到有效的数据融合，并对其中隐含的相关性进行深层次挖掘，从而为档案数据的深层次管理提供强有力的支撑。该方法不仅适用于文档数据，在图像识别和自然语言处理等方面也具有广阔的应用前景。在模型融合方面，还存在模型选取、融合策略和模式选择、融合效果评价等问题。因此，在将该模型融合用于档案数据治理的过程中，需要从数据的特征和管理的需要出发，进行更深层次的探索和实践。

三、多模态档案数据融合

多模态数据集成技术，作为数据融合领域的前沿探索，旨在模拟人类通过多元感官全面感知世界，实现对文本、图像、视频、音频等多种模态数据的综合处理。这些不同模态的信息，虽然格式各异，但在语义层面上对同一实体保持着一致性，通过集成可以相互补充、相互关联，从而更全面地揭示客观实体的本质。

1、多模态数据融合流程

多模态数据融合依据各模态数据的特性，选取适当的预处理方法和表征模型，完成单模态数据的表示。在此基础上，构建涵盖所有模态的综合表示，即多模态数据表示。利用先进的深度学习模型对这些综合特征进行融合处理，得出最终的融合结果。多模态数据集成技术通过模拟人类多感官认知机制，实现文本、图像、视频及音频等多源异构数据的语义级融合。

2、多模态数据融合关键技术

（ 1）特征表示学习

特征表示学习通过将文本、图像、音频等多模态数据映射至统一语义空间，消除模态间的语义鸿沟，为后续融合提供基础支撑。在单模态编码阶段，采用卷积神经网络提取图像空间特征、基于BERT模型（预训练语言模型）生成文本语义向量、利用Mel频谱图解析音频时频特性，形成高维特征表示；在跨模态编码阶段，依托Transformer架构构建编码器，如CLIP模型（图文多模态模型）通 过 共享注意力机制实现图文特征分布对齐。以历史档案数字化为例，该方法可将手稿文本语义与扫描图像视觉特征映射至同构空间，支撑跨媒介关联检索。然而，当前技术瓶颈在于模态间固有分布差异，需通过自适应归一化策略优化特征空间一致性。

（ 2）对齐技术

对齐技术旨在建立跨模态数据的细粒度语义对应关系，例如图像区域与文本描述匹配、语音片段与文字段落时序同步。显式对齐依赖标注数据训练模型，隐式对齐通过对比学习捕捉模态关联性。在档案修复场景中，可通过图文对齐技术将破损文献的文本描述与高光谱扫描图像区域精准匹配，还原历史原貌。不过，在弱监督条件下对齐精度受限，需引入自监督预训练策略提升模型鲁棒性。

（3）交互机制

交互机制通过跨模态注意力网络与对比学习增强模态间语义协同，优化复杂语义理解能力。跨模态注意力矩阵动态分配特征权重，对比学习通过相似度优化拉近相关模态表征。例如，在文化遗产解读中，该机制可自动关联壁画图像与古籍文本描述，生成文物背景知识图谱。然而，挑战在于模态间信息冗余与噪声干扰，需设计门控机制过滤无效交互信号，确保语义关联的精准性。

（4）融合策略

融合策略整合多模态特征形成统一语义表征，支持分类、检索等下游任务。早期融合在输入层拼接多模态特征，晚期融合采用加权平均或双线性池化，层次融合结合多粒度信息，如CLIP交叉注意力。动态门控网络可自适应调节模态贡献度，例如在历史事件多模态分析中，依据文本描述与历史影像特征动态生成事件分析报告。当前，需优化模态缺失场景的鲁棒性，开发缺失感知架构以应对部分模态数据不可或缺的挑战。